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Cliente bajo NDA Sincronización de datos e IA

Un retailer unificó seis canales de venta en un solo sistema y bajó las cancelaciones del 15% al 5%.

15% → 5%
cancelaciones de pedidos
~70%
de contactos los cierra la IA
~2 meses
hasta el circuito completo

Cliente bajo NDA: el sector y el tamaño se indican por rango. Las cifras son del propio cliente, comparando los periodos antes y después del lanzamiento; en proyectos parecidos el resultado quedó a ambos lados de estos números. Calcularlo con sus volúmenes →

Contexto

Un producto se daba de alta en cinco sistemas, y aun así vendían lo que no tenían.

El retailer vende productos con caducidad corta a través de dos marketplaces, su propia tienda y un punto de venta físico, además de feeds de producto hacia Google Ads y Facebook Ads. Cada artículo nuevo se introducía a mano: una vez en el sistema de almacén y después por separado en cada canal. El stock se conciliaba con una exportación diaria, así que un canal vendía tranquilamente algo que el almacén ya no tenía, o algo que sí tenía pero con una caducidad demasiado próxima para enviarlo, y entonces un gestor tenía que llamar para comprobarlo. Las cancelaciones llegaban al 15% de los pedidos: penalizaciones del marketplace y una ficha hundiéndose en el buscador. Los albaranes se tecleaban a mano y los errores en las cartas de porte aparecían ya en el transportista. El acta de recepción la rellenaba el almacenero en papel y contabilidad la volvía a teclear. Las compras se armaban con los archivos del año anterior.

Solución

Una plataforma propia, no un montaje sobre automatización enlatada.

El stack se eligió según la tarea: Python y Django en el núcleo, PostgreSQL como única fuente de verdad para producto, stock y caducidad. Un artículo se da de alta una vez y la plataforma lo crea y lo actualiza en todos los canales, feeds incluidos. El modelo que procesa las llamadas vive detrás de una interfaz y es reemplazable a propósito: cada pocos meses sale algo mejor y movemos al cliente sin reescribir el resto.

Arquitectura
Ficha de productoalta únicaRecepcióncontar + fotoLlamadas y solicitudescentro de llamadasNúcleostock · precio · caducidadMarketplaces2 canalesTiendasitio propioCaja físicapagosFeeds de anunciosGoogle · MetaContabilidadalmacenes · libros
Qué construimos

Cinco circuitos, uno a uno.

Cada fase salió a producción por separado y empezó a pagarse antes de que arrancara la siguiente.

01
Un único punto de alta, y sincronización
El artículo se da de alta una vez. Precio, stock, disponibilidad y caducidad se propagan solos a los marketplaces, la tienda, la caja física y los feeds publicitarios.
02
Documentación de entrega
Los albaranes se generan solos. El sistema comprueba si el pedido se recibió y detecta errores en las cartas de porte antes del envío, no en el transportista.
03
Recepción en almacén
El acta de recepción se crea automáticamente. El almacenero cuenta físicamente la mercancía y fotografía el documento; a partir de ahí el sistema lo contabiliza en almacenes y contabilidad y actualiza el stock en todos los canales.
04
Centro de llamadas con IA
Alrededor del 70% de los contactos los cierra la IA. El resto pasa a un operador sin costuras: quien llama no percibe el traspaso y el contexto de la conversación viaja con él.
05
Previsión y compras
El sistema prevé las ventas teniendo en cuenta la estacionalidad y prepara el pedido de compra. El responsable lo aprueba y lo ajusta a su criterio, en lugar de armarlo desde cero.
Antes y después

Antes y después.

Antes
Alta de producto5 sistemas a mano
Actualización de stockexportación diaria
Cancelaciones~15%
Acta de recepciónpapel y reteclado
Contactos en operadores100%
Después
Alta de productouna vez, luego automático
Actualización de stockcontinua
Cancelaciones~5%
Acta de recepcióncontar y fotografiar
Contactos en operadores~30%
Límites
Lo que se quedó con las personas, a propósito.
Contar físicamente la mercancía en la recepción y fotografiar el acta. Ninguna máquina confirma que las cajas llegaron de verdad.
La aprobación final de la compra: la previsión propone, el responsable decide.
Los conflictos de precio y descripción entre canales. No dejamos que nada reescriba un precio por su cuenta.
Ese 30% aproximado de contactos que la IA pasa a un operador en lugar de adivinar.
Stack
Python Django PostgreSQL APIs de marketplaces LLM (reemplazable) Previsión de demanda Monitorización y alertas
Con franqueza sobre los plazos

Por qué el circuito completo llevó un par de meses y no un año.

Porque no estábamos aprendiendo el sector sobre la marcha: hemos sido dueños de un negocio como este y conocemos sus procesos de memoria — dónde se rompe la conciliación de stock, por qué la caducidad pesa más que la disponibilidad y qué pregunta de verdad la gente a un centro de llamadas. Problemas técnicos hubo muchos, pero se resolvieron rápido porque ninguno fue una sorpresa. En un sector desconocido el mismo alcance habría llevado varias veces más, y eso lo decimos en la auditoría, no en el tercer mes.

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